模糊C-均值聚类算法改进研究

通过对模糊C-均值聚类算法的研究,用遗传算法的相关知识对其进行优化与改进.并使用著名的IRIS数据集分别对传统的模糊C-均值聚类算法和用遗传算法改进后的模糊C-均值聚类算法进行测试、比较.实验结果表明,用遗传算法改进后的模糊C-均值聚类算法比传统的模糊C-均值聚类算法更加准确、高效.这将为以后的聚类分析研究工作提供一定的帮助.     

改进的核空间直觉模糊C-均值聚类分割算法

针对鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的核空间直觉模糊C-均值聚类算法。将像素空间邻域信息和直觉指数引入到鲁棒模糊局部信息C-均值聚类目标函数,给出改进的像素空间邻域信息约束的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,以便提高图像局部信息的有效分割能力。实验结果表明,改进的核空间直觉模糊聚类分割算法相比现有鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法能获得更好的分割效果。     

抑制式模糊C-均值聚类研究综述

模糊C-均值聚类及其各种变形和推广在实际应用中取得了巨大成就,获得了国际学者的广泛认可。目前,国际上形成了以硬C-均值聚类、模糊C-均值聚类、可能性C-均值聚类为基础的三大聚类算法簇。抑制式模糊C-均值聚类算法架起了连接硬C-均值聚类算法和模糊C-均值聚类算法的一个桥梁,本文就抑制式模糊C-均值聚类的研究现状进行综述,以期对该算法的更深入研究和应用起到推动作用。     

混合模糊谱系聚类算法

针对模糊C-均值聚类算法对聚类数预先不可知和谱系聚类所具有的缺陷,提出了混合模糊谱系聚类算法,该算法结合模糊聚类和谱系聚类,自动确定聚类数目,并可以有效的对数据进行聚类．实验表明,该算法具有良好的有效性和可行性．     

基于微粒群优化算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值算法(FCM)具有局部最优问题和初值敏感性的缺陷,将微粒群优化算法应用于文本模糊聚类, 提出了基于微粒群优化算法的模糊C-均值算法PFCM．该算法首先采用实数编码方式对聚类原型进行编码,利用微粒群优化算法的全局搜索性能对初始聚类原型的选取进行指导,然后利用模糊C-均值算法进行聚类．使用算法PFCM对文本集合进行聚类实验,并用目标函数值和划分系数来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的全局收敛性和较好的聚类结果．     

基于粒子群优化的模糊聚类算法

针对模糊C均值聚类算法具有容易陷入局部极小值,对初始值和噪声数据敏感的缺点,提出了基于粒子群优化算法的改进模糊聚类算法（PSFC）．该算法引入了粒子群优化算法强大的全局寻优能力,并结合了模糊C-均值聚类算法的特点．实验结果表明,该算法是一种实用的、速度更快、效率更高的改进聚类算法,具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度．     

基于噪声距离的低对比度图像抗噪分割算法

针对核空间模糊局部信息C-均值聚类算法(KWFLICM)对低对比度图像抗噪性差的不足,提出一种基于噪声距离的核空间模糊局部信息C-均值聚类算法。该算法在KWFLICM算法的基础上改变隶属度约束条件并引入噪声距离δ获得一种改进的聚类目标函数,并借鉴现有噪声聚类思想构造出具有良好抗噪性的模糊聚类迭代隶属度和聚类中心表达式,最后给出相应的聚类分割算法。实验结果表明,该改进算法对于椒盐噪声干扰的对比度较弱的灰度图像比KWFLICM聚类分割算法更有优势。     

改进的模糊核聚类算法

将核学习方法的思想和改进的选择C-均值聚类算法相结合,提出了一种改进的模糊核聚类算法,使其能对非超球体、含有噪音和离群点及样本不均衡的数据进行有效的聚类.通过引入高斯核函数,原样本的特征被非线性变换到高维核空间,提高了聚类性能.实验结果表明,该改进算法具有有效性.     

两阶段判别嵌入模糊聚类

针对两阶段判别嵌入式聚类算法无法有效地反映数据的真实结构问题,提出一种两阶段判别嵌入模糊聚类算法。首先利用模糊C-均值算法对数据进行初始聚类,得到数据的初始隶属度矩阵,然后通过奇异值分解和求解最大散度差对数据降维处理,最后在低维子空间中对降维后的数据再次进行模糊C-均值聚类。通过对初始数据和降维后的数据进行模糊聚类提高算法的准确度。对比实验结果表明,该算法可获取最优聚类精度,并能更有效地反映数据的真实结构。     

一种搜索模糊聚类全局最优解的Tabu算法

模糊聚类问题由于其非凸性而成为一个难以解决的数学问题。在解决模糊聚类问题时,会出现很多局部极小值和鞍点。因此,启发式的模糊C-均值算法是应用最为广泛的算法,其缺点是很容易陷入局部极小值。本文提出了一种搜索模糊聚类全局最优解的Tabu搜索算法,并比较这种新算法和模糊C-均值算法的性能。经过多次数据试验,证明Tabu搜索算法在搜索全局最优解时是很有效的。     

一种改进的模糊核聚类算法

文章提出了将HCM,FCM和核方法结合在一起的,一种改进模糊核聚类算法。该算法的思想是将样本数据映射到特征空间,然后在特征空间内计算类中心、隶属度以及距离表达式,再在特征空间内进行模糊聚类,并且针对个别样本（即隶属度比较接近的样本）加入了截集因子确定样本的归属,确保聚类的效果。实验结果表明,与传统的模糊聚类算法相比,改进的模糊核聚类算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类,总体性能优于HCM,FCM和FKCM。     

织物性能的遗传模糊C均值聚类算法

为了解决传统模糊C均值算法(FCM)依赖初值、易于陷入局部极值的问题,设计实现了一种遗传模糊C均值聚类算法(GFCM),该算法以模糊聚类中心矩阵为优化变量,将FCM算子引入遗传算法中以增强遗传算法的寻优能力,对聚类中心施加进化扰动以寻找最优聚类;描述了FCM和GFCM的基本流程,通过一个织物性能聚类评价例子对比了两种方法的性能,证明了GFCM的优越性.     

基于萤火虫算法优化FCM的WSN路由算法

针对无线传感器网络节点能源有限,容易出现能量负载不均衡的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化模糊C均值(FCM)的无线传感器网络(WSN)路由算法(FFACM),优化了分簇路由算法中的分簇阶段和簇间路由建立阶段。在分簇阶段,使用萤火虫算法计算初始聚类中心,避免模糊C均值算法因初始聚类中心而陷入局部最优的问题。在选择簇首节点上,建立关于剩余能量和距离的适应度函数,选取适应度值最大的节点作为簇首节点并动态更新。通过计算节点间的链路代价并根据剩余能量和到sink节点的距离建立代价函数,选择代价函数值最小的节点建立簇间多跳路由,使得簇首节点的负载降到最低。从仿真实验结果可知,相比于其他无线传感器网络的路由算法,FFACM算法能有效均衡网络负载,降低节点能耗,从而延长网络的使用周期。     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值．文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO—FCM）．利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题。同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM进行图像分割．实验表明,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果．     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中，针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷，把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合，提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法. 该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点，得到聚类中心和聚类个数，再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数，弥补了传统FCM聚类算法的不足，得到了较好的分割效果. 实例分析证明了算法的有效性和实用性.     

新的改进型可能C-均值聚类

改进型可能C-均值聚类(IPCM)是在模糊C-均值聚类(FCM)和可能C-均值聚类(PCM)的基础上提出来的。通过引入一种新的非欧式距离以替代IPCM目标函数中的欧式距离,提出了一种称为新的改进型可能C-均值聚类(NIPCM)算法。在基于鲁棒统计观点和影响函数基础上,新的非欧式距离比欧式距离鲁棒性更强。从而NIPCM比IPCM和FCM更有鲁棒性。另外,NIPCM在处理噪声或野值数据方面比IPCM和FCM更有效。实验结果表明,NIPCM具有比IPCM和FCM更好的性能。     

基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像聚类

由于传统模糊C均值聚类算法存在缺陷,该文给出了一种结合加权模糊C均值聚类与聚类有效性指数的算法.利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,该方法不仅在一定程度上克服了模糊均值算法的缺陷——有对数据集进行等划分的趋势,而且具有良好的收敛性.     

WSN中基于FCM算法的多目标跟踪数据融合

基于LEACH（低功耗自适应聚类路由算法）路由协议， 研究了多目标跟踪的数据融合方法. 在基于模糊聚类（FCM）算法进行数据融合设计时，发 现算法存在错误跟踪、丢失新目标和重复跟踪的问题. 针对这些问题产生的原因进行了详细 的分析，并提出了改进，使FCM算法更好地应用于传感器网络.     

基于加权样本的FCM快速算法研究

为改进FCM算法在处理大样本集聚类时速度慢、耗时多的缺点,根据样本在特征空间中的特征值分布情况,引入等价样本和样本加权概念,在此基础上提出了FCM（Fuzzy C-Means）的快速算法一般形式：WFCM（Weighted Fuzzy C-Means）算法.理论上证明了WFCM算法和FCM算法对样本集分割的等价性,并且,WFCM在运算性能方面明显优于FCM算法.而两个算法在灰度图像分割上的例子验证了WFCM算法的快速性和有效性.     

基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测

提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的目标函数聚类分析.最后将该算法应用到图像边缘检测,对比实验表明,该算法具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力.